JPH0410676B2 - - Google Patents

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JPH0410676B2
JPH0410676B2 JP58108258A JP10825883A JPH0410676B2 JP H0410676 B2 JPH0410676 B2 JP H0410676B2 JP 58108258 A JP58108258 A JP 58108258A JP 10825883 A JP10825883 A JP 10825883A JP H0410676 B2 JPH0410676 B2 JP H0410676B2
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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、車両の走行中に車輪速度センサより
の車輪速度信号に基づいて、その路面状態を判別
する路面状態識別装置に関するものである。
〔従来の技術〕
近年、自動車の足まわりに関する電子制御装置
化はめざましいものである。例えば、スキツド制
御装置、車高制御装置、サスペンシヨン制御装置
などがあり、また広まりつつあるパワーステアリ
ング制御装置、定速走行制御装置、トランスミツ
シヨン制御装置等がある。
これらの装置で共通に言えることは、どの装置
もなんらかの方法で車両の車速信号を取り込み、
制御に用いていることである。このように、車速
センサはしだいに自動車の制御装置の中に普及し
つつある。
ここで、車輪に取り付けた車輪速度センサより
車輪速度信号を取り入れている場合、車輪回転変
動を直接信号に変換していることになる。
実験により悪路での車輪速度Vwは、第１図ａ
に示すように不規則に変動していて、車輪速度
Vwの微分値、すなわち車輪加減速度Ｖ〓ｗは第１
図ｂに示すように０ｇを中心に不規則振動してい
ることがわかる。この主原因は、路面の凹凸によ
り車両のバウンドやリバウンド、及びシヤーシの
振動による車輪速度信号の乱れによるものである
ことが判明した。
通常、足まわり制御装置での悪路での制御は、
良路での制御のままでは不具合を生じるもの、ま
た調整した方がより高い安定性、操作性、安全性
を得られるものがいくつかある。
例えば、スキツド制御装置では、悪路での制御
は路面からの不規則振動により、車輪速度信号が
乱れるため制御装置が誤ゆるめを発生し、制動力
が低下し、制動距離が延びるといつた問題点があ
る。また車高制御装置では、悪路でのバウンド・
リバウンドによるボデイシヤーシの腹すりの問題
がある。またサスペンシヨン制御装置では、悪路
での乗り心地や操縦安定性の低下が問題となる。
またパワーステアリング制御装置では、悪路で操
縦安定性に問題がある。
このため従来は、路面の悪路状態を判別する装
置または方法として、路面を光電変換素子によつ
て走査して、その反射輝度を解析することにより
路面状態を判別する装置（特開昭57−77946号公
報）や、路面に可視光または赤外光を投射して、
その反射光を解析することにより路面状態を判別
する装置（特開昭58−5900号公報）などが公開さ
れている。
〔発明が解決しようとする課題〕
しかしながら、上記従来の装置では、路面状態
を判別するために専用の装置を必要とし、またそ
の装置自体も高価であるため車両に装着するもの
として実用的ではない。
また、特に路面の凹凸状態を少なくとも２段階
に判別する場合、その判別が交互に繰り返される
ような状態を防止するように考慮すべきである。
なぜならば、その判別結果を用いて足まわり制御
の制御特性を変更する場合等、かえつて過制御、
ハンチング等の問題が発生する可能性があるから
である。
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであ
り、現在自動車に普及しつつある車輪系の一部に
取り付けられた車輪速度センサの信号をそのまま
流用し、この車輪速度信号の変動成分の大きさに
基づいて路面の凹凸状態を判別することにより、
経済性、実用性に優れ、また安定した判別結果を
得ることが可能な路面状態識別装置を提供するこ
とを第１の目的とする。
また本発明においては、車輪速度センサの車輪
速度信号より車輪の加減速度を演算し、この加減
速度の変動状態を解析することにより、車輪速度
信号の変動成分を高精度に検出することを可能と
し、これにより路面の凹凸状態の判別精度を向上
した路面状態識別装置を提供することを第２の目
的とする。
〔問題点を解決するための手段〕
上記第１の目的を達成するために、第１発明に
よる路面状態識別装置は、第１１図に示す如く、 車輪速度センサ１と、速度解析手段Ｍ６０と、
判別手段Ｍ７０とを備え、車両の走行路面の凹凸
状態を識別する路面状態識別装置であつて、 車輪速度センサ１は、車輪の回転に応じた速度
信号を出力するものであり、 速度解析手段Ｍ６０は、車輪速度センサ１の出
力を入力して、車両の走行路面の凹凸によつて生
じる上記速度信号の変動成分の大きさを解析して
出力するものであり、 判別手段Ｍ７０は、速度解析手段Ｍ６０の出力
を入力して、前記車輪の速度信号の変動成分の大
きさから走行路面の凹凸状態を少なくとも大小の
２段階に判別して出力するとともに、判別結果が
一方の判別状態から他方の判別状態に移行する場
合と他方の判別状態から一方の判別状態に移行す
る場合とで異なる判別基準を有するものである。
また、上記第２の目的を達成するために、第２
発明による路面状態識別装置は、第１２図に示す
如く、 車輪速度センサ１と、演算手段Ｍ１０と、解析
手段Ｍ２０と、判別手段Ｍ３０と、計時手段Ｍ４
０と、判断手段Ｍ５０とを備え、車両の走行路面
の凹凸状態を識別する路面状態識別装置であつ
て、 車輪速度センサ１は、車輪の回転に応じた速度
信号を出力するものであり、 演算手段Ｍ１０は、車輪速度センサ１の出力を
入力し、車輪の加減速度を演算して出力するもの
であり、 解析手段Ｍ２０は、演算手段Ｍ１０の出力を入
力して、前記車輪の加減速度の変動状態を解析し
て出力するものであり、 判別手段Ｍ３０は、解析手段Ｍ２０の出力を入
力して、前記車輪の加減速度の変動状態から走行
路面の凹凸状態を少なくとも大小の２段階に判別
してそれぞれ出力するものであり、 計時手段Ｍ４０は、判別手段Ｍ３０が走行路面
の凹凸状態を小さいと判別したときから、その継
続時間を計時して出力するものであり、 判断手段Ｍ５０は、計時手段Ｍ４０の出力を入
力して、前記継続時間に応じて走行路面の凹凸状
態が小さいか否かを判断して出力するものであ
る。
なお、第１３図に示す如く、解析手段Ｍ２０
は、分散値演算手段Ｍ２１を有し、分散値演算手
段Ｍ２１は、演算手段Ｍ１０の出力を入力して、
前記車輪の加減速度の分散値を演算して出力し、
判別手段Ｍ３０は、分散値判別手段Ｍ３１を有
し、分散値判別手段Ｍ３１は、分散値演算手段Ｍ
２１の出力を入力して、演算された分散値から走
行路面の凹凸状態を判別して出力するように構成
することができる。
また、第１４図に示すように、解析手段Ｍ２０
は、比較手段Ｍ２２と、数計手段Ｍ２３とを有
し、比較手段Ｍ２２は、演算手段Ｍ１０の出力を
入力し、前記車輪の加減速度と悪路状態に対応し
た所定の基準値とを比較して、その比較結果を出
力し、計数手段Ｍ２３は、比較手段Ｍ２２の出力
を入力し、前記車輪の加減速度が前記基準値を超
えた回数を計数して出力し、 判別手段Ｍ３０は、回数判別手段Ｍ３２を有
し、回数判別手段Ｍ３２は、計数手段Ｍ２３の出
力を入力して、前記回数から路面の凹凸状態を判
別するように構成してもよい。
さらに、第１５図に示すように、解析手段Ｍ２
０は、ピーク値検出手段Ｍ２４と差演算手段Ｍ２
５とを有し、ピーク値検出手段Ｍ２４は、演算手
段Ｍ１０の出力を入力し、前記車輪の加減速度の
最大値と最小値とを検出して出力し、差演算手段
Ｍ２５は、ピーク値検出手段Ｍ２４の出力を入力
して、前記車輪の加減速度の最大値と最小値との
差を演算して出力し、 判別手段Ｍ３０は、差判別手段Ｍ３３を有し、
差判別手段Ｍ３３は、差演算手段Ｍ２５の出力を
入力して、演算された差に基づき走行路面の凹凸
状態を判別して出力するように構成することもで
きる。
〔作用〕
従つて、上記第１発明によれば、車輪速度セン
サ１より車輪の回転に応じた速度信号が出力さ
れ、この出力された速度信号の変動成分の大きさ
が解析され、この解析結果から路面の凹凸状態が
少なくとも大小の２段階に判別される。このた
め、第１発明による路面状態識別装置は、路面の
凹凸状態を検出するための特別なセンサを必要と
せず、経済性、実用性に優れる。さらに、路面の
凹凸状態を大小の２段階に判別するとき、判別結
果が一方の判別状態から他方の判別状態に移行す
る場合と他方の判別状態から一方の判別状態に移
行する場合とで異なる判別基準と有している。こ
のため、判別結果が頻繁に繰り返されるといつた
状況を防止することができ、安定した判別結果を
得ることができる。
また、上記第２発明によれば、車輪速度センサ
から出力された車輪速度信号から車輪の加減速度
が演算される。ここで、車輪の加減速度は、上記
車輪速度信号の変化の割合を示すものであり、車
輪速度信号に変動が生じたときには、その変動分
による影響がより顕著に現れる。このため、車輪
の加減速度の変動状態を解析することにより、路
面の凹凸状態の判別精度を向上することができ
る。
〔実施例〕
以下本発明を図に示す実施例に基づいて説明す
る。第２図は本発明の一実施例を示したブロツク
図である。１は車輪の回転数に比例した周波数を
持つ速度信号を発生する車速センサ、２はセンサ
入力バツフア、３は制御装置（マイクロコンピユ
ータ）、４は車両状態スイツチ、５はスイツチ入
力バツフア、６はアクチユエータ駆動回路、７は
アクチユエータである。
ここでいうアクチユエータ７とは、例えば制動
時のブレーキ油圧を制御し、車輪のロツクをふせ
ぐスキツド制御アクチユエータであつたり、車両
の車高を調節するためのハイトコントロールアク
チユエータであつたり、車両のサスペンシヨン特
性を調節するためのアブソーバーコントロールア
クチユエータであつたり、ハンドルの操作重量を
調節するパワーステアリングコントロールアクチ
ユエータなど、一般にいう足まわり制御装置のア
クチユエータを示している。
制御装置３にはマイクロコンピユータを用いて
おり、車両状態スイツチ４とは例えばブレーキス
イツチ（SW）等である。
具体的実施例について、以下図面、フローチヤ
ートを用い説明する。
第３図は、第１図の悪路走行中の車速信号波形
の一部分を拡大したものである。車速センサの出
力波形は通常、良路（凹凸のないなめらかな路
面；アスフアルト路等）で定速走行の場合、ほぼ
同一周期の信号であるが、悪路ではセンサ出力波
形周期が乱れ、車速に直し約４〜５Km／ｈ変動す
る悪路もある。この場合車輪速度を微分した車輪
加減速度では約±５ｇ（ｇは重力加速度）も変動
する。
こうした不規則に近い形で変動する車輪回転変
動の特徴パラメータを抽出し、路面凹凸状態の評
価関数を算出することによつて路面の凹凸状態を
判別する手法についていくつか以下説明する。
車輪速度センサからの第３図ａに示す車速信号
は、波形整形され第３図ｂの波形のような車速パ
ルス信号に変換される。この信号より車輪速度、
車輪加減速度を正確に求めるには、ある基準の車
速パルス信号から、ある所定の時間T0経過後、
最初に入力された車速パルスまでの時間ΔTと、
その間に入力された車速パルス数Npより、ΔT
間の平均車輪速度Vwを以下の計算式にて算出で
きる。
Vw＝K1×Np／ΔT（但しK1：定数） …(1)式 車輪加減速度V〓wは、車輪速度Vwの時間微分
であるから以下の式で求められる。
V〓wn＝｛（Vwn−Vwo-1）／（ΔTn ＋ΔTo-1）／２｝ （添字ｎ：今回データ、ｎ−１：前回データを
それぞれ示す） 第４図は、路面凹凸状態判別手法のフローチヤ
ートである。まずプログラムがスタートしステツ
プ１００で以下演算に使用する作業レジスタ等を
初期化しておく。ステツプ１１０では先に説明し
た車輪速度演算式(1)式によつて車輪速度Vwnを
演算する。次のステツプ１２０ではステツプ１１
０で演算した車輪速度Vwnと前回演算車輪速度
Vwn−1から先に説明した車輪加減速度演算式(2)
式により車輪加減速度V〓wnを算出する。
次のステツプ２００では、以下３つの実施例を
示すが、前記ステツプ１２０にて算出された車輪
加減速度V〓wを分析することにより、路面の凹凸
状態評価関数：Ｆを算出する。これについては後
で詳しく実施例をもつて説明する。
ステツプ２００で得られた路面状態の評価関数
Ｆを、ステツプ３００では、悪路評価判定レベル
設定値：KBRと比較することにより、路面の良／
悪路状態を判別する。路面凹凸状態評価関数Ｆ
は、値が大きければ大きい程、凹凸が激しい路面
であることを示すもので、ここでは１つの悪路評
価判定レベル：KBRによつて良／悪路を判定する
ように記したが複数の判定レベルを設け、悪路に
段階的レベルを設けてもよい。例えば、良路、悪
路、極悪路等である。
ここでは良／悪の２値に判定を別ける場合につ
いて説明する。判定ステツプ３００の判定で評価
関数値Ｆが、悪路判定レベルKBRよりも、大きい
場合は、ステツプ３３０へ飛び、すぐさま悪路判
定クラブ：fBRをセツトする。判定ステツプ３０
０でＦ＜KBRと判定レベルよりも評価関数値が小
さい場合は、判定ステツプ３１０へ進み、悪路判
定に要する時間よりも長いある所定の時間TGだ
け、良路判定（Ｆ＜KBR）が継続したかどうかを
判定する。
ここですぐさま悪路判定フラグfBRをリセツト
し、良路状態としない理由は、一般に悪路判定は
なるべく早い時期に判定し、かつ誤判定は避ける
必要から、判定時間は短く、判定レベルは、ある
程度高い値にセツトされるべきである。よつて悪
路によつては悪路判定が限らずしも連続するとは
限らず、悪路走行中でも判定レベルに達しないこ
とも、路面の状態によつてはあり得、そのような
場合に良／悪路判定を交互に繰返し、アクチユエ
ータ特性をその判定に追従しようと制御した場
合、かえつて過制御、ハンチング等の問題を発生
する恐れがあるためである。よつて、ある時間
TG間に一度も悪路判定がされず、確実に良路に
戻つたと判断された時、３２０のステツプにて悪
路判定フラグfBRをリセツトする。
次の判定ステツプ４００では、前記悪路判定フ
ラグfBRにより、現在の路面状態を判定し、良路
判定中の場合はステツプ４１０へ進み良路にてマ
ツチングされた良路制御定数にて、アクチユエー
タを制御する。判定ステツプ４００で現在悪路判
定中の場合は、ステツプ４２０へ飛び悪路にてマ
ツチングされた悪路判定制御定数にてアクチユエ
ータを制御する。以下、ステツプ１１０に戻り前
記処理を繰返す。このような制御により、良路、
悪路に応じた制御が可能となる。
次にステツプ２００で述べた、路面の凹凸状態
を評価するいくつかの関数Ｆを算出する手法につ
いて、波形図とフローチヤートにより詳しく説明
する。
まず、１番目の手法として、第５図および第６
図により車輪加減速度の分散を求め路面の凹凸状
態評価関数を得る場合について説明する。分散と
は、誤差、ばらつき、変化などの単位当りの大き
さを示すもので、一般にX1，X2……Xoのｎ個の
測定値の目標をX0とすれば、分散Ｖは Ｖ＝｛（X1−X0）2＋（X2−X0）2＋…… ＋（Xo−X0）2｝／ｎ …(3)式 として定義できる。ここで目標値X0に相当する
ものは、車輪加減速度の場合なく、一定速度を想
定しまた実際の車両車体速度の最大、最小加減速
度はたかだか＋0.8ｇ〜−1.0ｇ程度であることか
らも、０ｇとしてよく、よつて(3)式の目標値X0
は０である。第５図にて実際の車輪加減速度のｎ
個のデータをV〓w1，V〓w2，……V〓wnとすれば、
車輪加減速度の分散Ｖは次式にて求められる。
Ｖ＝（V〓w1 2＋V〓w2 2＋……V〓wn2）／ｎ …(4)式 この式によつて得られる車輪加減速度の分散値
Ｖは車輪回転変動の大きさを示すもので、すなわ
ち路面凹凸状態を示すパラメータである。説明す
るまでもなく値Ｖが大きい程、路面の凹凸状態が
激しいことを示す。
次にこの車輪加減速度のサンプリング周期につ
いて考察してみる。実際、路面の凹凸の距離間隔
（単位距離当りの凹凸間隔）と、車両の速度によ
つてある車輪が凹凸を乗越える周期は異なつてく
るが、実際の車両実験により、車輪加減速度の変
動周期の最高周波数はたかだか10数Hzであること
が判別した。これはタイヤの空気圧また、車両の
サスペンシヨンの特性が影響するためで、実際車
輪は路面の凹凸によりバウンドーリバウンドを繰
返し共振するためであると思われる。この周波数
はほぼ車輪のバネ下共振周波数に一致する。この
ことより、車輪加減速度のサンプリング周波数
は、サンプリング定理からもたかだか30Hz程度
で、その変動をとらえることができるということ
が判明した。以上のことより、評価関数としての
車輪加減速度の分散を計算するサブルーチンとし
てそのフローチヤートを第６図にて説明する。
ステツプ２１０では、サンプリング周期の経過
時点か否かを判定し、周期前の場合はルーチンを
リターンする。このサンプリング周期は先の考察
より例えば32msとする。次にステツプ２１１で
はその時の車輪加減速度値V〓wを取り込み、２乗
して加算していく。ここで示したVsuMは加算作
業エリアであり、サンプリング周期毎にV〓wの２
乗の値を加算して（VsuM＝o 〓i=1 V〓wi2）記憶してお
く。
ステツプ２１２では、２乗加算データがｎ個に
達したかを判定し、まだｎ個に満たない場合はル
ーチンをリターンする。ｎ個に達した場合、ステ
ツプ２１３でVsuMをｎで割算し、車輪加減速度
の分散値Ｖを算出する。こうして得られた分散値
Ｖをパラメータとする路面状態評価関数Ｆをステ
ツプ２１４でＦ＝Ｆ（Ｖ）と定義する。これは分
散値データを悪路評価判定変数に変換する関数で
もある。ステツプ２１５では、分散算出作業エリ
アVsuMをクリアし、次の判定サイクルの分散計
算の準備をしておく。
以上の分散分析を行なう場合の特徴は、評価関
数のＦ＝Ｆ（Ｖ）のダイナミツクレンジが大きい
ことにより、精度の高い路面状態判別であるとい
える。反面、判定までの処理時間、作業メモリを
多く必要とする。
次に作業メモリが少なく、また処理時間等が比
較的短かく、かつ路面、車体を含めた変動の変動
周波数を算出できる手法の一例を第７図、第８図
を用いて説明する。
この手法の特徴は、車輪加減速度値に対して、
ある悪路判定加減速度基準レベルを設け、ある一
定時間に、この判定レベルを車輪加減速度が何回
越えたかをカウントし、このカウント値を路面状
態の評価関数とすることである。第７図は、前記
判定加減速度基準レベル：GBを、車輪加減速度
V〓wが、ある所定時間：TCHK1の間に、何回越え
たかを、カウンタ：CGupにてカウントする様子を
示した図である。以下この処理を第８図のフロー
チヤートにより説明する。
ステツプ２２０では、車輪加減速度V〓wと、判
定レベルGBとを比較しV〓w≦GBの場合はステツプ
２２４に飛び、フラグfGupを０とする。この判定
フラグfGupは、V〓wがGBを越えた時に“１”にセ
ツトされ、越えている間は“１”を保持し、GB
以下となつた時に“０”リセツトされるフラグ
で、V〓wがGBを越えた回数をカウントするカウン
カ：CGupのためのフラグである。
以上説明したようにステツプ２２０の判定にて
V〓w＞GBと判定された場合は、ステツプ２２１に
てフラグfGupが“１”となつているかを判定し、
すでに“１”となつている場合は、カウンタCGup
のカウントをパスし、“０”の場合にのみステツ
プ２２２にてカウンタCGupをカウントアツブし、
ステツプ２２３にてフラグfGupを“１”にセツト
する。判定ステツプ２２５では、ある所定時間：
TCHK1経過したかを判定し、経過前の場合はルー
チンをリターンする。経過した場合は、ステツプ
２２６にてTCHK1間に判定レベルGBを越えたカウ
ント値CGupをパラメータとする路面状態評価関数
Ｆを、ステツプ２２６にてＦ＝Ｆ（CGup）と定義
する。これは所定時間の変動回数すなわち、路面
または車両の振動周波数を、悪路評価判定変数に
変換する関数でもある。ステツプ２２７では、カ
ウンタCGupをクリアし、次の判定サイクルの準備
をする。
以上述べたある加減速度判定レベルを越える回
数をカウントする場合の特徴は、比較的作業メモ
リが少なく、また所定時間の変動回数がわかるこ
とから、路面または車両の変動周波数を求めるこ
とができることである。反面ある程度測定時間
TCHK1を長くし測定しないと路面状態評価関数Ｆ
＝Ｆ（CGup）の信頼度が上がらないことである。
もう１つの実施例として、前記２つの実施サイ
クルに比べ判定時間が短かくてすみ、作業メモリ
も比較的少ない車輪加減速度の変動の大きさを、
最大ピーク、最小ピークの差から求める手法につ
いての一例を第９図、第１０図を用いて説明す
る。
この手法の特徴は、車輪加減速度の変動振幅巾
より路面状態を評価することである。第９図は、
ある所定時間：TCHK2の間の車輪加速度の最大値
V〓wMAX（＞０ｇ）と、車輪減速度の最小値V〓wMiN
（＜０ｇ）を求め、その差：V〓p−ｐ＝V〓wMAX−
V〓wMiNの大きさを路面状態評価関数とすることを
示したものである。以下この処理を第１０図のフ
ローチヤートにより説明する。
ステツプ２３０では車輪加減速度V〓wの値がま
ず正か負かを判定する。正の値ならばステツプ２
３１にて、それ以前の最大車輪加速度値V〓wMAX
と比較し、V〓wMAX≧V〓wならばステツプ２３２を
スキツプする。V〓wMAX＜V〓wと判定され、それ以
前の最大値よりも大きい場合は、ステツプ２３２
にてV〓wMAXにV〓wをセツトする。同様にV〓wの値
が負の場合は、ステツプ２３３，２３４にてそれ
以前の最小値V〓wMiN（＜０ｇ）と比較しより小さ
い値をV〓wMiNにセツトする。
こうしてステツプ２３５にてある所定の時間：
TCHK2が経過したかを判定し、経過前ならばルー
チンをリターンし、経過後はステツプ２３６にて
V〓wMAXとV〓wMiNとの差：V〓p−ｐを求める。ステ
ツプ２３７では、前記V〓p−ｐを評価パラメータ
とする路面状態評価関数ＦをＦ＝Ｆ（V〓p−ｐ）と
定義する。これは車輪加減速度変動振幅値を、悪
路評価判定変数に変換する関数でもある。ステツ
プ２３８ではV〓wMAX，V〓wMiNとも０ｇとし、次の
判定サイクルの準備を行なう。
以上述べた車輪加減速度変動の振幅巾を求める
場合の特徴は、判定までの時間TCHK2が短かくて
すむことである。反面、単発振動、車速センサノ
イズ等に対して弱い面がある。
以上、車輪加減速度の変動周期、変動周波数、
変動振幅等の分析から路面の凹凸状馳の評価手法
について述べてきたが、もちろんこれらの各手法
の組合せ、応用等でもよく、例えば車輪加減速度
絶対値の積分量で評価する手法、また路面凹凸振
動で特徴的な正の車輪加速度量だけを対象とし
て、分析する手法等が考えられる。すなわち、悪
路での対象とする制御装置の応答性、制御性また
判定装置内メモリ、容量または車速センサの精度
等を考慮して判別手法を選べばよい。
なお、上述の実施例では、１つの車速信号につ
いての分析判定手法をいくつか示したが、複数の
車輪から車速信号を得ているシステムでは、各車
輪毎に前記手法にて分析し、その評価関数の平均
値、または最大値をもつて路面状態を判定しても
よい。この場合駆動輪と転動輪が含まれているシ
ステムでは、転動輪の方が車輪の慣性重量が少な
く、路面の振動に対して影響を受けやすいために
路面評価関数のダイナミツクレンジが大きく判定
精度が高いことがわかつた。ただし駆動輪に対し
ても、車速センサの分解能がある程度高い場合、
路面の振動が影響し、車輪速度の微分値にはあき
らかにその変動が表れることをつきとめた。
以上より少なくとも車両の車輪系に１つ以上の
車速センサを有した足まわり制御装置の中で制御
部に車速信号分析による路面状態判別手段を設け
ることによつて、悪路での制御特性を悪路に適し
た特性に自動的に切換えることができ、車両の安
定性、安全性を増すことができるという優れた効
果のある制御装置を可能とする路面の凹凸状態判
別を車両実験をもとに完成したものである。
なお、ここで説明した実施例で制御装置にはマ
イクロコンピユータを使用し、その内部プログラ
ムのフローチヤートによつて説明してきたが、こ
れを論理回路等におきかえて、ハード回路によつ
て構成しても同等の効果を得られることはいうま
でもない。また車両の車速センサの信号をもとに
いくつかの別々の制御を行なうシステムが存在す
る場合、ある１台の装置が、路面状態を判別し、
その信号を他の制御装置に送ることによつて、そ
れぞれの制御装置が、独自に路面状態を判定する
必要をなくすこともできる。また路面状態判別専
用装置を備え、各制御装置に信号、データ等を送
るようにしてもよい。
なお、第１発明における速度解析手段Ｍ６０
は、第４図のフローチヤートのステツプ１２０及
びステツプ２００に相当し、判別手段Ｍ７０はス
テツプ３００〜３３０に相当する。
また、第２発明における演算手段Ｍ１０は、第
４図のフローチヤートのステツプ１２０に相当
し、解析手段Ｍ２０はステツプ２００に相当し、
判別手段Ｍ３０はステツプ３００に相当し、計時
手段Ｍ４０及び判断手段Ｍ５０はステツプ３１０
に相当する。さらに、分散値演算手段Ｍ２１は、
第６図に示すフローチヤートに相当し、比較手段
Ｍ２２は、第８図に示すフローチヤートのステツ
プ２２０に相当し、計数手段Ｍ２３はステツプ２
２２に相当する。また、ピーク値検出手段Ｍ２４
は、第１０図に示すフローチヤートのステツプ２
３０からステツプ２３４に相当し、差演算手段Ｍ
２５はステツプ２３６に相当する。
〔発明の効果〕
以上述べたように第１発明によれば、現在自動
車に普及しつつある車輪系の一部に取り付けられ
た車輪速度センサの信号をそのまま流用し、この
車輪速度信号の変動成分の大きさに基づいて路面
の凹凸状態を少なくとも大小の２段階に判別して
いるので、経済性、実用性に優れる。また、路面
の凹凸状態を大小の２段階に判別するときに、判
別結果が一方の判別状態から他方の判別状態に移
行する場合と他方の判別状態から一方の判別状態
に移行する場合とで異なる判別基準と有してい
る。このため、判別結果が頻繁に繰り返されると
いつた状況を防止することができ、安定した判別
結果を得ることが可能な路面状態識別装置を提供
することができる。
また第２発明においては、車輪速度センサの車
輪速度信号より車輪の加減速度を演算し、この加
減速度の変動状態を解析しているので、車輪速度
信号の変動成分を高精度に検出することが可能と
なり、これにより路面の凹凸状態の判別精度を向
上することが可能な路面状態識別装置を提供する
ことができる。
【図面の簡単な説明】
第１図ａ，ｂは悪路走行時の波形を示す波形
図、第２図は本発明の一実施例の全体構成図、第
３図ａ，ｂはその作動説明の波形図、第４図はそ
の全体演算処理を示すフローチヤート、第５図は
分散分析の説明波形図、第６図はその分散分析の
演算を示すフローチヤート、第７図は変動周波数
分析の説明波形図、第８図はその変動周波数分析
の演算を示すフローチヤート、第９図は変動振幅
分析の説明波形図、第１０図はその変動振幅分析
の演算を示すフローチヤート、第１１図は本発明
の第１発明の構成の概要を示す概要構成図、第１
２図から第１５図は本発明の第２発明の構成の概
要を示す概要構成図である。 １……車速センサ、３……制御装置、４……車
両状態スイツチ、６……駆動回路、７……アクチ
ユエータ。

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 １ 車輪速度センサ１と、演算手段Ｍ１０と、解
    析手段Ｍ２０と、判別手段Ｍ３０と、計時手段Ｍ
    ４０と、判断手段Ｍ５０とを備え、車両の走行路
    面の凹凸状態を識別する路面状態識別装置であつ
    て、 車輪速度センサ１は、車輪の回転に応じた速度
    信号を出力するものであり、 演算手段Ｍ１０は、車輪速度センサ１の出力を
    入力し、車輪の加減速度を演算して出力するもの
    であり、 解析手段Ｍ２０は、演算手段Ｍ１０の出力を入
    力して、前記車輪の加減速度の変動状態を解析し
    て出力するものであり、 判別手段Ｍ３０は、解析手段Ｍ２０の出力を入
    力して、前記車輪の加減速度の変動状態から走行
    路面の凹凸状態を少なくとも大小の２段階に判別
    してそれぞれ出力するものであり、 計時手段Ｍ４０は、判別手段Ｍ３０が走行路面
    の凹凸状態を小さいと判別したときから、その継
    続時間を計時して出力するものであり、 判断手段Ｍ５０は、計時手段Ｍ４０の出力を入
    力して、前記継続時間に応じて走行路面の凹凸状
    態が小さいか否かを判断して出力するものである 路面状態識別装置。 ２ 前記解析手段Ｍ２０は、分散値演算手段Ｍ２
    １を有し、 分散値演算手段Ｍ２１は、演算手段Ｍ１０の出
    力を入力して、前記車輪の加減速度の分散値を演
    算して出力するものであり、 前記判別手段Ｍ３０は、分散値判別手段Ｍ３１
    を有し、 分散値判別手段Ｍ３１は、分散値演算手段Ｍ２
    １の出力を入力して、演算された分散値から走行
    路面の凹凸状態を判別して出力するものである 特許請求の範囲第１項記載の路面状態識別装置。 ３ 前記解析手段Ｍ２０は、比較手段Ｍ２２と、
    計数手段Ｍ２３とを有し、 比較手段Ｍ２２は、演算手段Ｍ１０の出力を入
    力し、前記車輪の加減速度と悪路状態に対応した
    所定の基準値とを比較して、その比較結果を出力
    するものであり、 計数手段Ｍ２３は、比較手段Ｍ２２の出力を入
    力し、前記車輪の加減速度が前記基準値を超えた
    回数を計数して出力するものであり、 前記判別手段Ｍ３０は、回数判別手段Ｍ３２を
    有し、 回数判別手段Ｍ３２は、計数手段Ｍ２３の出力
    を入力して、前記回数から路面の凹凸状態を判別
    するものである 特許請求の範囲第１項記載の路面状態識別装置。 ４ 前記解析手段Ｍ２０は、ピーク値検出手段Ｍ
    ２４と、差演算手段Ｍ２５とを有し、 ピーク値検出手段Ｍ２４は、演算手段Ｍ１０の
    出力を入力し、前記車輪の加減速度の最大値と最
    小値とを検出して出力するものであり、 差演算手段Ｍ２５は、ピーク値検出手段Ｍ２４
    の出力を入力して、前記車輪の加減速度の最大値
    と最小値との差を演算して出力するものであり、 前記判別手段Ｍ３０は、差判別手段Ｍ３３を有
    し、 差判別手段Ｍ３３は、差演算手段Ｍ２５の出力
    を入力して、演算された差に基づき走行路面の凹
    凸状態を判別して出力するものである 特許請求の範囲第１項記載の路面状態識別装置。 ５ 前記判断手段Ｍ５０は、前記継続時間が判別
    手段Ｍ３０によつて走行路面の凹凸状態を大きい
    と判別するときに要した時間よりも長くなつたと
    き、走行路面の凹凸状態を小さいと判断するもの
    である 特許請求の範囲第１項記載の路面状態識別装置。 ６ 車輪速度センサ１と、速度解析手段Ｍ６０
    と、判別手段Ｍ７０とを備え、車両の走行路面の
    凹凸状態を識別する路面状態識別装置であつて、 車輪速度センサ１は、車輪の回転に応じた速度
    信号を出力するものであり、 速度解析手段Ｍ６０は、車輪速度センサ１の出
    力を入力して、車両の走行路面の凹凸によつて生
    じる上記速度信号の変動成分の大きさを解析して
    出力するものであり、 判別手段Ｍ７０は、速度解析手段Ｍ６０の出力
    を入力して、前記車輪の速度信号の変動成分の大
    きさから走行路面の凹凸状態を少なくとも大小の
    ２段階に判別して出力するとともに、判別結果が
    一方の判別状態から他方の判別状態に移行する場
    合と他方の判別状態から一方の判別状態に移行す
    る場合とで異なる判別基準を有するものである 路面状態識別装置。 ７ 前記判別手段Ｍ７０は、走行路面の凹凸状態
    を大きいと判別するときに要した時間よりも長い
    時間凹凸状態が小さいと判別される状態が継続し
    たときに、走行路面の凹凸状態が小さいことを示
    す信号を出力するものである 特許請求の範囲第６項記載の路面状態識別装置。
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